Sociālo tīklu spēlētāju raksturojums: tiešsaistes aptaujas rezultāti (2015)

Priekšpsihiatrija. 2015 Jul 8, 6: 69. doi: 10.3389 / fpsyt.2015.00069. eCollection 2015.

Geisel O1, Panneck P1, Uzlīme A1, Schneider M1, Müller CA1.

Anotācija

Pašreizējie pētījumi par interneta atkarību (IA) ziņoja par vidēji augstu vai augstu IA izplatības līmeni un blakusslimības psihiskiem simptomiem sociālo tīklu vietņu (SNS) un tiešsaistes lomu spēļu lietotājiem. Šī pētījuma mērķis bija raksturot interneta multiplayer stratēģijas spēles pieaugušos lietotājus SNS ietvaros. Tāpēc mēs veicām izpētes pētījumu, izmantojot tiešsaistes aptauju, lai novērtētu sociodemogrāfiskos mainīgos, psihopatoloģiju un IA līmeni pieaugušo sociālo tīklu spēlētāju izlasē, izmantojot Young's Internet Addiction Test (IAT), Toronto Alexithymia Scale (TAS-26) Beka depresijas inventarizācija-II (BDI-II), simptomu kontrolsaraksts-90-R (SCL-90-R) un PVO dzīves kvalitātes BREF (WHOQOL-BREF). Visi dalībnieki tika iekļauti “Combat Zone” spēlētājiem SNS “Facebook”. Šajā izlasē 16.2% dalībnieku tika klasificēti kā subjekti ar IA un 19.5% atbilda aleksitīmijas kritērijiem. Salīdzinot pētījuma dalībniekus ar IA un bez tā, IA grupā bija ievērojami vairāk subjektu ar aleksitīmiju, ziņots par vairāk depresijas simptomiem un sliktāka dzīves kvalitāte. Šie atklājumi liecina, ka spēlēšana sociālajos tīklos varētu būt saistīta arī ar nepareizi pielāgojamiem interneta lietošanas modeļiem. Turklāt tika atklāta saikne starp IA, aleksitīmiju un depresijas simptomiem, kas jānoskaidro turpmākajos pētījumos.

Ievads

Pēdējā desmitgadē interneta lietotāju skaits visā pasaulē ir pieaudzis no 12.3 / 100 cilvēkiem līdz 32.8 (1). Līdzīgi tā dēvēto sociālo tīklu vietņu (SNS) izmantošana pēdējos gados nepārtraukti pieauga. SNS galvenokārt satur individuālus lietotāju profilus, kas ir elektroniski saistīti ar citu lietotāju profiliem. Pašlaik SNS “Facebook” ir viena no visplašāk izmantotajām vietnēm, kurā ik mēnesi ir> 1 miljards aktīvo lietotāju un vairāk nekā 600 miljoni aktīvo lietotāju dienā (2). Kaut arī SNS lietošana ir daļa no mūsdienu ikdienas ikdienas daudziem cilvēkiem visā pasaulē, un daži autori ziņoja pat par ieguvumiem bērniem un pusaudžiem (ti, komunikācijas, sociālo vai tehnisko prasmju uzlabošanu) (3), tas varētu būt arī viens lauks ar šķietami augstu atkarību izraisošās uzvedības izplatību, ti, interneta atkarību (IA) (4-6).

Termins “interneta atkarība” attiecas uz stāvokli, kam raksturīga nespēja kontrolēt interneta lietošanu, kas var izraisīt sociālus, akadēmiskus, profesionālus un finansiālus traucējumus (7). Pašlaik nav vienprātības par to, kā būtu jānosaka IA diagnostikas kritēriji, un IA vēl nav iekļauta ICD-10 (8). Amerikas Psihiatru asociācija (APA) 2013. gadā iekļāva “Interneta spēļu traucējumus” (IGD) DSM-V III sadaļā (9), sadaļa, kas veltīta apstākļiem, kuriem nepieciešama turpmāka izpēte. Tomēr IA ir neviendabīga traucējumu kategorija ar vairākiem apakštipiem bez tiešsaistes spēlēm (piemēram, sociālais tīkls, ziņojumapmaiņa, tiešsaistes seksuāla pirmsnodarbošanās) (7, 10) un diagnostikas rīku, lai precīzi novērtētu IA, joprojām nav.

Lai aprakstītu problemātisku interneta lietošanu, ir izstrādātas vairākas pašpārskatu anketas, piemēram, Jaunā interneta atkarības tests (IAT) (7). Lai novērtētu dažādus IA apakštipus, ir izstrādātas arī anketas īpašām interneta lietošanas formām (11).

Pēdējos gados ir izlaistas daudzas tiešsaistes spēļu lietojumprogrammas, kas paredzētas izmantošanai SNS. Cik mums zināms, pētījumi par iedzīvotājiem, kuri bieži izmanto šīs spēles, ir maz, un pašreizējie atklājumi ir pretrunīgi. Pētījumi par SNS lietotājiem un interneta spēlētājiem nodrošināja atšķirīgus IA izplatības rādītājus. Smahels un darba kolēģi ziņoja, ka aptuveni 40% masveidā daudzspēlētāju tiešsaistes lomu spēļu (MMORPG) lietotāju no viņu izlases sevi klasificēja kā “atkarīgus no spēles” (12). Turpretī koledžas studentu veiktais pētījums, izmantojot SNS, atklāja, ka katrs sestais pētījuma dalībnieks ziņoja par biežām dzīves problēmām “Facebook” lietošanas dēļ (6).

Ir ziņots, ka IA bieži pavada arī citi psihiski simptomi un grūtības ikdienas dzīvē (7). Daži pētījumi ziņoja par augstu depresijas simptomu līmeni cilvēkiem ar IA (13-15), tā kā citas pētniecības grupas nevarēja atrast saistību starp problemātisku interneta lietošanu un depresiju (16).

Papildus depresijai aleksimijas jēdziens varētu būt būtisks attiecībā uz IA attīstību un uzturēšanu. Saskaņā ar Nemija u.c., aleksimīma indivīdiem ir grūtības identificēt un aprakstīt savas emocijas, viņi gandrīz nespēj atšķirt jūtas un ķermeņa sajūtas, ko izraisa emocionāls uzbudinājums, un parāda ārēji orientētu domāšanu (17). Tika ziņots, ka aleksitīmija ir izplatīta indivīdiem ar narkotiku lietošanas traucējumiem (18) un var palielināt IA risku (19). De Berardis un darba kolēģi atklāja, ka aleksitīmiski cilvēki neklīniskā izlasē ar bakalaura koledžas studentiem ziņoja par pārmērīgu interneta lietošanu un IAT uzrādīja augstākus rādītājus. Salīdzinot ar personām, kas nav aleksitīmi, pētījumā IA kritērijus izpildīja ievērojami vairāk aleksitīmu (24.2% aleksitīmu pret 3.2% nealeksitīmu). Turklāt nesen veiktais pētījums atklāja, ka Turcijas koledžas studentu izlasē IA smagums korelēja ar aleksitīmiju (20). Arī Scimeca et al. konstatēja, ka pastāv korelācija starp aleksitīmijas un IA līmeni, un ka aleksitīmija pat ir kvalificējama kā IA rādītāju prognozētāja (21). Saskaņā ar šiem secinājumiem Kandri et al. (22), kas ņēma vērā interneta lietotāju sociodemogrāfiskos, kā arī emocionālos profilus, atklāja, ka aleksitīnija un pārmērīga interneta lietošana ir cieši saistītas.

Mūsu pētījuma mērķis bija raksturot sociālo tīklu spēlētāju apakšgrupu attiecībā uz sociodemogrāfiskajiem mainīgajiem lielumiem, psihopatoloģiju un IA līmeni. Mēs priekšzīmīgi pievērsāmies spēles “Combat Zone” lietotājiem, ko piedāvā sociālā tīkla vietne “Facebook”.

Materiāli un metodes

Mēs sazinājāmies ar “Facebook” spēļu nodrošinātāju, lai pieņemtu darbā pieaugušos tiešsaistes aptaujai. Visi šī pētījuma dalībnieki tika iekļauti “Combat Zone” spēlētāju sarakstā “Facebook” un saņēma uzaicinājumu piedalīties mūsu pētījumā, izmantojot “Facebook”. “Combat Zone” ir vairāku spēlētāju stratēģijas spēle, kuru var spēlēt tikai tad, kad esat pieteicies “Facebook”. Dalībnieka konta dati tiek izmantoti, lai izveidotu iemiesojumu, kas spēj veikt militārus triecienus. Spēlētāji pērk vai pārdod teritoriju, veido alianses vai cīnās ar ienaidniekiem, izvēloties pakalpojumu sniedzēja piedāvātās iespējas. Īpaši vizuālie efekti netiek izmantoti, un spēle ir paredzēta lēnām, vienlaikus sazinoties ar citiem lietotājiem vietnē “Facebook” (23).

Kad dalībnieki ir izveidojuši savienojumu ar mūsu vietni, viņiem bija piekļuve informācijai par pētniekiem, pētījuma mērķiem un skaidrām instrukcijām par anketām un viņu tiesībām jebkurā laikā atteikties no pētījuma. Dalībniekiem tika lūgts pieņemt uzaicinājumu aizpildīt tiešsaistes aptauju. Pēc tiešsaistes informētas piekrišanas saņemšanas dalībnieki varēja jebkurā laikā aizpildīt aptauju vai izstāties no pētījuma jebkurā laikā. Anketas bija stingri anonīmas, un netika apkopoti dati par dalībnieku identitāti. Subjekti, kas pabeidza aptauju, no pakalpojumu sniedzēja guva peļņu spēļu boni veidā. Lai iekļautu šajā pētījumā, dalībniekiem bija jābūt vecākiem par 18 gadiem un ļoti bieži jālieto savs SNS konts (ti, ikdienas lietošana vismaz 1 h pēdējo 3 mēnešu laikā). Pētījumu apstiprināja vietējā ētikas komiteja, un tajā tika ievēroti Helsinku deklarācijas principi. No visiem dalībniekiem tika iegūta informēta piekrišana, kā aprakstīts iepriekš.

Mūsu pasākumos ietilpa IAT - validēts skrīninga instruments problemātiskai interneta lietošanai (7, 24). Tās 20 jautājumi novērtē, cik lielā mērā interneta lietošana ietekmē ikdienas rutīnu, sociālo dzīvi, nodarbošanos, miegu vai emocijas, un tiek vērtēti 6 punktu frekvenču skalā un summēti. Saskaņā ar iepriekšējiem pētījumiem (15, 25, 26), IAT rādītājs ≥50 tika definēts kā IA.

Turklāt mēs izmantojām Toronto Alexithymia skalu (TAS-26) (27), kas tika izstrādāta kā standartizēta pašnovērtējuma anketa aleksimijas mērīšanai. Tas sastāv no 26 priekšmetiem, kas tiek vērtēti pēc 5 punktu Likerta skalas un kuru rezultātā tiek iegūtas trīs skalas: (1) grūtības identificēt jūtas, (2) grūtības aprakstīt jūtas un (3) ārēji orientēta domāšana. Šīs skalas tiek summētas līdz kopējam vērtējumam. Beka depresijas inventarizācija-II (BDI-II) (28) un simptomu kontrolsarakstu SCL-90-R (29) tika izmantoti, lai izpētītu depresijas un citus psihiskus simptomus. BDI-II ir 21 anketas pašizpildīta anketa, ko izmanto, lai izmērītu depresijas simptomu smagumu. Depresijas psiholoģiskie un fizioloģiskie simptomi tiek vērtēti pēc 0–3 skalas un summēti. SCL-90-R sastāv no 90 priekšmetiem, kas novērtēti 5 punktu skalā, sākot no “nemaz” līdz “ārkārtīgi”. Šie priekšmeti aptver deviņas jomas (somatizācija, obsesīvi – kompulsīvas domas, starppersonu jutīgums, depresija, trauksme, naidīgums, fobiska trauksme, paranojas ieņemšana un psihotiska uzvedība) un vispārējais smaguma indekss (GSI), kas norāda uz vispārējo psiholoģisko ciešanu. SCL-90-R rezultāti ir doti T vērtības, vērtība ≥60 tiek uzskatīta par virs vidējo (vidējais = 50, SD = 10).

Visbeidzot, dalībnieku dzīves kvalitāte tika novērtēta, izmantojot Pasaules Veselības organizācijas dzīves kvalitātes mērīšanas (WHOQOL-BREF) īso versiju (30). Divdesmit sešus priekšmetus vērtē skalā no 1 līdz 5. Četrus fiziskās, psiholoģiskās, sociālās un vides rādītājus var atvasināt un ilustrēt dažādos dzīves kvalitātes aspektos. Rezultāti tiek pārveidoti skalā no 0 līdz 100 ar augstākiem rādītājiem, kas norāda uz augstāku dzīves kvalitāti.

Statistiskā analīze

Rezultāti tiek parādīti kā vidējais ± SD. Normālā sadalījuma novērtēšanai tika izmantots Kolmogorova – Smirnova tests. Nenormālu sadalījumu dēļ tika izmantota tikai parametru statistika; atšķirības starp dalībniekiem ar un bez IA tika analizētas, izmantojot Mann – Whitney U pārbaude. Ranga korelācijas koeficienti (Spīrmana ρ) tika aprēķināti sociodemogrāfiskajiem un klīniskajiem mainīgajiem. Izvēlētais nozīmīguma līmenis bija p <0.05. Statistiskās analīzes tika veiktas, izmantojot IBM SPSS Statistics 19. versiju (SPSS Inc., Čikāga, IL, ASV).

rezultāti

Priekšmeti

Pieci simti divdesmit astoņi tēmas, kas saistītas ar mūsu vietni. Tomēr trūka un / vai pretrunīgu datu dēļ no pētījuma bija jāizslēdz 158 subjekti. Tādējādi galīgajā analīzē tika iekļauti 356 vīrieši un 14 sievietes (n = 370, 70.1%). Pētāmo iedzīvotāju sociodemogrāfiskās īpašības ir norādītas tabulās 1 un 2.

1 TABULA
www.frontiersin.org 

1. tabula. Pētījuma dalībnieku sociodemogrāfiskās īpašības I.

2 TABULA
www.frontiersin.org 

2. tabula. Pētījuma dalībnieku sociodemogrāfiskās īpašības II.

IAT datu analīzē 16.2% dalībnieku (n = 60) tika klasificēti kā subjekti ar IA (kopējais vērtējums ≥50). Turklāt 13.3% no šiem dalībniekiem (n = 8) bija nopietnas problēmas ar interneta lietošanu saskaņā ar Young (kopējais vērtējums ≥80) (31). Neviens no 60 subjektiem ar IA nebija sieviete.

Izmantojot TAS-54 robežvērtību 26 (27), 19.5% (n = 72) no mūsu pētījuma dalībniekiem atbilda aleksimijas kritērijiem.

BDI-II datu analīze atklāja, ka 76.5% (n = 283) dalībnieku nebija depresijas simptomu vai tie bija minimāli (rādītājs <14), 10% (n = 37) parādīja vieglus simptomus (rādītājs 14–19), 7.0% (n = 26) parādīja mērenus simptomus (rādītājs 20–28) un 6.5% (n = 24) parādīja smagus depresijas simptomus (rādītājs 29–63).

SCL-90 GSI visu subjektu analīzē neatklāja paaugstinātu psihiatrisko simptomu līmeni (vidējais = 52.0, SD = 19.1). WHOQOL-BREF visiem priekšmetiem (n = 370) neuzrādīja pazeminātu dzīves kvalitāti (fiziskā veselība: vidējā = 69.3, SD = 19.7; psiholoģiskā: vidējā = 70.1, SD = 20.8; sociālās attiecības: vidējā = 62.8, SD = 23.8; vide: vidējā = 67.0, SD = 19.7).

IA smagums pozitīvi korelēja ar SCL-90-R GSI rādītāju (r = 0.136, p = 0.009). IA smagums arī pozitīvi korelēja ar BDI-II kopējiem rādītājiem (r = 0.210, p = 0.000). Bija negatīva korelācija starp IA smagumu un WHOQOL-BREF rādītājiem (fiziskā veselība: r = −0.277, p = 0.000; psiholoģisks: r = −0.329, p = 0.000; sociālās attiecības: r = −0.257, p = 0.000, vide: r = −0.198, p = 0.000).

TAS-26 apakšskalā “ārēji orientēta domāšana” un ietekmes smaguma pakāpe tika atrasta pozitīva korelācija (r = 0.114, p = 0.028).

Vidējais ĶMI mūsu paraugā bija 28.7 kg / m2 (SD = 7.2). Trīsdesmit seši procenti dalībnieku (n = 133) ziņots par lieko svaru (ĶMI 25–29.99 kg / m2), 23% (n = 85) bija aptaukošanās I klase (ĶMI 30-34.99 kg / m)2) un 13% (n = 47) aptaukošanās II vai III klase (ĶMI ≥35 kg / m2) (32). Divdesmit seši procenti dalībnieku (n = 98) ziņots par normālu svaru līdz vieglu tievumu (ĶMI 17–24.99 kg / m2) un 2% (n = 6) ziņots par ĶMI <17 kg / m2, kas norāda uz mērenu vai smagu nepietiekamu svaru. ĶMI pozitīvi korelēja ar dalībnieku vecumu (r = 0.328, p = 0.000), bet nekorelēja ar nevienu klīnisko mainīgo.

Priekšmetu salīdzinājums ar IA un bez tās

Tika konstatētas būtiskas atšķirības TAS-26, BDI-II un WHOQOL-BREF anketās, salīdzinot priekšmetus ar IA (n = 60) un dalībnieki bez IA (n = 310, skatīt tabulu 3). IA grupā bija ievērojami vairāk subjektu ar aleksitīmiju (Z = −2.606, p = 0.009), ziņots par vairāk depresijas simptomiem (Z = −2.438, p = 0.015), un dzīves kvalitāte bija sliktāka (fiziskā veselība: Z = −4.455, p = 0.000; psiholoģisks: Z = −5.139, p = 0.000, sociālās attiecības: Z = −3.679, p = 0.000, vide: Z = −2.561, p = 0.010). Starp abām grupām nebija būtiskas atšķirības sociodemogrāfiskajos raksturojumos vai SCL-90-R skalās.

3 TABULA
www.frontiersin.org 

3. tabula. Priekšmetu salīdzinājums ar IA un bez tās.

diskusija

Šajā pētījumā tika pētītas SNS spēlētāju īpašības, izmantojot tiešsaistes pašpārskatu anketas, koncentrējoties uz IA likmi, aleksitīmiju un citiem psihiskiem simptomiem. Šajā izlasē 16% dalībnieku IAT sasniedza robežvērtību 50, pārstāvot dalībniekus, kuriem interneta lietošanas dēļ rodas gadījuma rakstura vai biežas problēmas (31). Turpretī milzīgā amerikāņu tiešsaistes aptauja, kurā piedalījās 17,251 6 dalībnieks, ziņoja par izteikti zemāku IA izplatību - aptuveni XNUMX% (33). Protams, tā kā izlases lielums un pētījumu noformējums būtiski atšķiras, tiešam salīdzinājumam ir tikai ierobežota vērtība. Tomēr saskaņā ar mūsu secinājumiem nesen veiktais pētījums Turcijas universitāšu studentos, izmantojot SNS, ziņoja, ka 12.2% dalībnieku saskaņā ar interneta atkarības skalu (IAS) tika klasificēti kā “atkarīgi no interneta” vai “ar lielu atkarības risku” (20). Pētījumi par IA izplatību MMORPG lietotājiem atklāja vēl augstākus problemātiska interneta lietošanas rādītājus šajā populācijā. Nesenā pētījumā 44.2 un 32.6% no MMROPG lietotāju izlases tika klasificēti kā subjekti ar IA, kā to novērtēja attiecīgi Goldbergas interneta atkarības traucējumu skala (GIAD) un Ormana interneta stresa skala (ISS) (34). Kopumā šajos pētījumos konstatētie izplatības rādītāji būtiski atšķīrās, iespējams, saistīti ar dažādām vecuma grupām, interneta lietotāju apakštipiem un īpaši ar dažādiem diagnostikas rīkiem, lai novērtētu IA.

Ļoti maza sieviešu daļa - 3.8% - mūsu izlasē, iespējams, izriet no izvēlētā pieteikuma. Pēc “Combat Zone” nodrošinātāja domām, spēlētāju sieviešu vidējais procentuālais daudzums pēdējos 4 gados bija aptuveni 2%. Fakts, ka neviena no sieviešu kārtas spēlētājām netika klasificēta kā IA subjekts, ir parādība, kas jau ir novērota iepriekšējos pētījumos; iespējams, vīriešu kārtas spēlētāji varētu būt jutīgāki pret IA (35).

Mūsu rezultāti atbilst iepriekšējiem ziņojumiem par attiecībām starp aleksitīmiju un IA (18, 19), bet mēs izpētījām noteiktu interneta lietošanas apakšgrupu. Subjektiem ar IA bija ievērojami augstāks aleksitīmijas rādītājs nekā tiem dalībniekiem, kuriem nebija IA (31.7 pret 17.1%). IA smagums pozitīvi korelēja ar TAS-26 apakšskalu “uz ārpusi orientēta domāšana”. Tomēr joprojām nav skaidrs, vai aleksimija ir predisponējoša IA. Var spekulēt, ka aleksitīmiski cilvēki mēdz pārmērīgi izmantot internetu zemākas pašnovērtējuma dēļ (36) un iespēju izvairīties no “reālas” sociālās mijiedarbības, kā ierosināts iepriekš (19).

Šis pētījums arī apstiprina iepriekšējo pētījumu rezultātus, kas problemātisko interneta lietošanu saista ar augstāku depresijas līmeni (14, 15, 20, 37). Viens pieņēmums varētu būt tāds, ka pacienti ar depresiju, iespējams, mēģina mazināt dažādus simptomus, pārmērīgi izmantojot sociālo tīklu spēles. No otras puses, patoloģiski interneta lietošanas modeļi var izraisīt arī depresijas simptomus (38). Tādēļ ir nepieciešami turpmāki pētījumi, lai noskaidrotu precīzu saistību starp IA un depresiju.

Interesanti atzīmēt, ka aptuveni trīs no četriem dalībniekiem bija liekais svars vai aptaukošanās. Tomēr liekais svars / aptaukošanās šajā pētījumā nebija saistīta ar nevienu klīnisko mainīgo. Tādējādi šie atklājumi ir jāizpēta turpmākajos pētījumos.

Mūsu rezultāti liecina, ka pacienti ar IA rūpīgi jāpārbauda attiecībā uz attiecīgām blakusslimībām, piemēram, depresijas traucējumiem, aleksitīmiju un ēšanas traucējumiem. Kas attiecas uz IA ārstēšanu, īpaši kognitīvā un uzvedības terapija var būt daudzsološa ārstēšanas pieeja (36).

Vairāki šī pētījuma ierobežojumi ierobežo rezultātu interpretāciju. Pirmkārt, dzimumu sadalījums šajā pētījumā bija ļoti nelīdzsvarots. Otrkārt, mūsu paraugs tika ņemts tikai no vienas “Facebook” lietojumprogrammas un tāpēc acīmredzami neatspoguļo visu veidu interneta lietotājus, tādējādi mazinot rezultātu ārējo derīgumu. Turklāt šī pētījuma paraugs bija pārāk mazs, lai izdarītu skaidrus secinājumus. Turklāt izmantotie pašnovērtēšanas pasākumi var būt neobjektīvi, kā tas redzams izslēgto datu likmē. Klīniskā intervija ar papildu datiem no ārējiem informatoriem, piemēram, ģimenes locekļiem, iespējams, ir devusi ticamākus datus. Visbeidzot, standartizētu klīnisko instrumentu trūkums IA novērtēšanai varētu būt ietekmējis pētījuma iznākumu.

Secinājumi

Mēs noskaidrojām, ka gandrīz katrs sestais SNS spēlētājs atbilst IA kritērijiem mūsu izlasē. Salīdzinot pētījuma dalībniekus ar IA un bez tās, IA grupā bija vairāk subjektu ar aleksitīmiju, ziņots par vairāk depresijas simptomiem un dzīves kvalitāte bija sliktāka. Šie atklājumi liecina, ka spēlēšana sociālajos tīklos varētu būt saistīta arī ar nepareizi pielāgojamiem interneta lietošanas modeļiem. Turklāt tika atklāta saikne starp IA, aleksitīmiju un depresijas simptomiem, kas jānoskaidro turpmākajos pētījumos.

Interešu konflikta paziņojums

Autori paziņo, ka pētījums tika veikts bez jebkādām komerciālām vai finansiālām attiecībām, kuras varētu uzskatīt par iespējamu interešu konfliktu.

Atsauces

2. Facebook. (2013). Pieejams no: http://newsroom.fb.com/Key-Facts

Google Scholar

3. O'Keeffe GS, Clarke-Pearson K. Sociālo mediju ietekme uz bērniem, pusaudžiem un ģimenēm. Pediatrija (2011) 127(4):800–4. doi: 10.1542/peds.2011-0054

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

4. Koc M, Gulyagci S. Facebook atkarība Turcijas koledžas studentu vidū: psiholoģiskās veselības, demogrāfisko un lietošanas īpašību loma. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2013) 16(4):279–84. doi:10.1089/cyber.2012.0249

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

5. Machold C, tiesnesis G, Mavrinac A, Elliott J, Murphy AM, Roche E. sociālo tīklu modeļi / bīstamība pusaudžu vidū. Ir Med Dž (2012) 105(5): 151-2.

PubMed Kopsavilkums | Google Scholar

6. Kittinger R, Correia CJ, Irons JG. Saistība starp Facebook un problemātisku interneta lietošanu koledžas studentu vidū. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2012) 15(6):324–7. doi:10.1089/cyber.2010.0410

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

7. Young KS. Interneta atkarība: jauna klīniska traucējuma rašanās. Cyberpsychol Behav (1998) 1(3):237–44. doi:10.1089/cpb.1998.1.237

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

8. Pasaules Veselības organizācija (PVO). In: Dilling H, Mombour W, Schmidt MH, Schulte-Warkwort E, redaktori. Internationale Klasifikācijas psihiatrs Störungen ICD-10 Kapitel V (F) Forschungskriterien. Berns: Hubers (1994).

Google Scholar

9. American Psychiatric Association. Psihisko traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata, piektais izdevums (DSM-V) (2013). Pieejams no: http://www.dsm5.org/Documents/Internet%20Gaming%20Disorder%20Fact%20Sheet.pdf

Google Scholar

10. Jaunais KS, Nabuko de Abreu C. Interneta atkarība: rokasgrāmata un novērtēšanas un ārstēšanas rokasgrāmata. Hobokens, NJ: Džons Vilijs un dēli (2010).

Google Scholar

11. Andreassen CS, Torsheim T, Brunborg GS, Pallesen S. Facebook atkarības skalas izstrāde. Psihola Rep (2012) 110(2):501–17. doi:10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

12. Smahel D, Blinka L, Ledabyl O. Spēlējot MMORPG: saiknes starp atkarību un identificēšanos ar varoni. Cyberpsychol Behav (2008) 11(6):715–8. doi:10.1089/cpb.2007.0210

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

13. Yen JY, Ko CH, Yen CF, Wu HY, Yang MJ. Interneta atkarības blakus esošie psihiatriskie simptomi: uzmanības deficīts un hiperaktivitātes traucējumi (ADHD), depresija, sociālā fobija un naidīgums. J Adolesc Health (2007) 41(1):93–8. doi:10.1016/j.jadohealth.2007.02.002

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

14. Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, Scherlis W. Interneta paradokss. Sociāla tehnoloģija, kas samazina sociālo iesaistīšanos un psiholoģisko labsajūtu? Am Psychol (1998) 53(9):1017–31. doi:10.1037/0003-066X.53.9.1017

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

15. Ha JH, Kim SY, Bae SC, Bae S, Kim H, Sim M, et al. Depresija un atkarība no interneta pusaudžiem. Psihopatoloģija (2007) 40(6):424–30. doi:10.1159/000107426

CrossRef pilns teksts | Google Scholar

16. Jelenchick LA, Eickhoff JC, Moreno MA. "Facebook depresija?" sociālo tīklu vietņu lietošana un depresija gados vecākiem pusaudžiem. J Adolesc Health (2013) 52(1):128–30. doi:10.1016/j.jadohealth.2012.05.008

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

17. Nemiah JH, Freyberger H, Sifneos PE. Aleksitīmija: skats uz psihosomatisko procesu. Mod Tendences Psihosoma Med (1976) 2: 430-39.

Google Scholar

18. Teilors Dž., Pārkers Dž., Bagbijs RM. Iepriekšēja aleksitīmijas izmeklēšana vīriešiem ar atkarību no psihoaktīvām vielām. Es esmu psihiatrija (1990) 147(9):1228–30. doi:10.1176/ajp.147.9.1228

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

19. De Berardis D, D'Albenzio A, Gambi F, Sepede G, Valchera A, Conti CM un citi. Aleksitīma un tās attiecības ar disociatīvo pieredzi un atkarību no interneta, kas nav klīniska. Cyberpsychol Behav (2009) 12(1):67–9. doi:10.1089/cpb.2008.0108

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

20. Dalbudak E, Evren C, Aldemir S, Coskun KS, Ugurlu H, Yildirim FG. Interneta atkarības smaguma attiecība ar depresiju, trauksmi un aleksitīmiju, temperamentu un raksturu universitātes studentiem. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2013) 16(4):272–8. doi:10.1089/cyber.2012.0390

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

21. Scimeca G, Bruno A, Cava L, Pandolfo G, Muscatello MR, Zoccali R. Saistība starp aleksitīmiju, trauksmi, depresiju un interneta atkarības smagumu Itālijas vidusskolēnu izlasē. ScientificWorldJournal (2014) 2014: 504376. doi: 10.1155 / 2014 / 504376

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

22. Kandri TA, Bonotis KS, Floros GD, Zafiropoulou MM. Alexithymia komponenti pārmērīgiem interneta lietotājiem: daudzfaktorāla analīze. Psihiatrijas Res (2014) 220(1–2):348–55. doi:10.1016/j.psychres.2014.07.066

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

23. Hanišs M. “Combat Zone” apraksts (personiskā komunikācija, 2013).

Google Scholar

24. Widyanto L, McMurran M. Interneta atkarības testa psihometriskās īpašības. Cyberpsychol Behav (2004) 7(4):443–50. doi:10.1089/cpb.2004.7.443

CrossRef pilns teksts | Google Scholar

25. Yoo HJ, Cho SC, Ha J, Yune SK, Kim SJ, Hwang J un citi. Uzmanības deficīta hiperaktivitātes simptomi un atkarība no interneta. Psihiatrija Clin Neurosci (2004) 58(5):487–94. doi:10.1111/j.1440-1819.2004.01290.x

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

26. Tang J, Yu Y, Du Y, Ma Y, Zhang D, Wang J. Interneta atkarības izplatība un tās saistība ar stresa dzīves notikumiem un psiholoģiskiem simptomiem pusaudžu interneta lietotāju vidū. Addict Behav (2014) 39(3):744–7. doi:10.1016/j.addbeh.2013.12.010

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

27. Teilors Dž., Raiens D, Bagbijs RM. Ceļā uz jaunas pašziņojuma aleksitīmijas skalas izstrādi. Psihoterapeits Psihosoma (1985) 44(4):191–9. doi:10.1159/000287912

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

28. Beks AT, Stūris RA, Brauns GK. BDI-II, Beka depresijas uzskaite: rokasgrāmata. 2 izdev. Bostona, MA: Harcourt Brace (1996).

Google Scholar

29. Atkāpes LR SCL-90-R. In: Psiholoģijas enciklopēdija. Vol. 7. Vašingtona, DC un Ņujorka, NY: Amerikas Psiholoģiskā asociācija un Oksfordas Universitātes izdevniecība (2000) lpp. 192. – 3.

Google Scholar

30. Skevington SM, Lotfy M, O'Connell KA. Pasaules veselības organizācijas WHOQOL-BREF dzīves kvalitātes novērtējums: psihometriskās īpašības un starptautiskā lauka izmēģinājuma rezultāti. WHOQOL grupas ziņojums. Qual Life Res (2004) 13(2):299–310. doi:10.1023/B:QURE.0000018486.91360.00

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

32. PVO. Ķermeņa masas indeksa globālā datu bāze (2013). Pieejams no: http://apps.who.int/bmi/index.jsp

Google Scholar

33. Greenfield DN. Interneta piespiedu lietošanas psiholoģiskās īpašības: iepriekšēja analīze. Cyberpsychol Behav (1999) 2(5):403–12. doi:10.1089/cpb.1999.2.403

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

34. Achab S, Nicolier M, Mauny F, Monnin J, Trojak B, Vandel P un citi. Masveida daudzspēlētāju tiešsaistes lomu spēles: salīdzinot atkarīgo un tiešsaistē pieņemto tiešsaistes spēlētāju, kuri nav atkarīgi, pieaugušo franču populācijā. BMC psihiatrija (2011) 11:144. doi:10.1186/1471-244X-11-144

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

35. Liu TC, Desai RA, Krishnan-Sarin S, Cavallo DA, Potenza MN. Problemātiska interneta lietošana un veselība pusaudžiem: dati no Konektikutas vidusskolas aptaujas. J Clin Psychiatry (2011) 72(6):836–45. doi:10.4088/JCP.10m06057

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

36. Ārmstrongs L, Filips JG, Salings LL. Iespējamie faktori, kas nosaka interneta intensīvāku izmantošanu. Int J Hum Comput Stud (2000) 53(4):537–50. doi:10.1006/ijhc.2000.0400

CrossRef pilns teksts | Google Scholar

37. Šeks DT, Tangs VM, Lo CY. Interneta atkarība no Ķīnas pusaudžiem Honkongā: novērtējums, profili un psihosociālā korelācija. ScientificWorldJournal (2008) 8: 776–87. doi: 10.1100 / tsw.2008.104

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

38. Tonioni F, D'Alessandris L, Lai C, Martinelli D, Corvino S, Vasale M un citi. Atkarība no interneta: tiešsaistē pavadītās stundas, uzvedība un psiholoģiskie simptomi. Gen Hosp psihiatrija (2012) 34(1):80–7. doi:10.1016/j.genhosppsych.2011.09.013

PubMed Kopsavilkums | CrossRef pilns teksts | Google Scholar

Atslēgas vārdi: Interneta atkarība, interneta lietošanas traucējumi, uzvedības atkarība, sociālo tīklu vietnes, tiešsaistes lomu spēles, aleksitīmija

Citāts: Geisel O, Panneck P, Stickel A, Schneider M un Müller CA (2015) Sociālo tīklu spēlētāju raksturojums: tiešsaistes aptaujas rezultāti. Priekšpuse. Psihiatrija 6: 69. doi: 10.3389 / fpsyt.2015.00069

Saņemts: 30 janvāris 2015; Pieņemts: 27 April 2015;
Publicēts: 08 jūlijs 2015

Rediģēja:

Rajshekhar Bipeta, Gandijas Medicīnas koledža un slimnīca, Indija

Pārskatīja:

Aviv M. WeinsteinAriel universitāte, Izraēla
Alka Ananda Subramanjama, Topiwala Nacionālā medicīnas koledža un BYL Nair labdarības slimnīca, Indija

Autortiesības: © 2015 Geisel, Panneck, Stickel, Schneider un Müller. Šis ir atvērtas piekļuves raksts, kas tiek izplatīts saskaņā ar Creative Commons piešķiršanas licence (CC BY). Lietošana, izplatīšana vai reproducēšana citos forumos ir atļauta, ja sākotnējais autors (-i) vai licences devējs tiek ieskaitīts un ka tiek minēts oriģināls šajā žurnālā, saskaņā ar pieņemto akadēmisko praksi. Nav atļauta lietošana, izplatīšana vai reproducēšana, kas neatbilst šiem noteikumiem.

* Sarakste: Olga Geisel, Psihiatrijas nodaļa, Campus Charité Mitte, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Charitéplatz 1, Berlīne 10117, Vācija, [e-pasts aizsargāts]